Что такое дополненная аналитика?

Понимание дополненной аналитики

Традиционно аналитикой занимались специалисты по данным. Они обладали всеми навыками, знаниями и ПО, которые нужны для выполнения основных задач в жизненном цикле аналитики: изучения и подготовки данных, проектирования и разработки модели, создания и распространения аналитики. Такая утомительная работа часто выполнялась вручную и могла занимать несколько дней, недель или еще больше времени. Разным отделам компаний приходилось ждать информацию от коллег, чтобы определиться с дальнейшими действиями и решениями.

Однако, учитывая, с какой скоростью компании вынуждены сейчас работать в высококонкурентных цифровых средах, лица, принимающие решения, попросту не могут ждать. Им нужна подробная и, что более важно, беспрецедентно быстрая аналитика. Специалисты по обработке и анализу данных не успевают удовлетворять спрос на аналитику. Причина тому — большие данные, а также прочие крупные и сложные хранилища информации.

Специалисты по дополненной аналитике помогают компаниям изменить подход к созданию, использованию и распространению интеллектуального анализа данных и бизнес-аналитики. В этом им помогает искусственный интеллект (ИИ) и связанные с ним технологии.

Дополненная аналитика включает три основных компонента:

1. Машинное обучение (ML). Тип ИИ, который использует алгоритмы, чтобы быстро находить ретроспективные данные, выявлять закономерности и отклонения, а также создавать аналитику и рекомендации. ML-модели используют большие данные и постоянно обучаются на основе новой структурированной и неструктурированной информации без вмешательства человека. Эти модели лежат в основе большинства функций дополненной аналитики.
2. Технологии естественного языка. Обработка естественного языка (NLP) интерпретирует человеческий язык для компьютеров, а генерирование естественного языка (NLG) преобразует компьютерный код в человеческий язык. Обе технологии упрощают взаимодействие людей с компьютерами. Как итог, сотрудники компаний могут в двустороннем порядке взаимодействовать с машинами, используя вопросы с привычными для сферы и отрасли термины.
3. Автоматизация. Технологии на основе машинного обучения позволяют автоматизировать повседневные задачи в жизненном цикле аналитики, которые выполняются вручную. Это значительно сокращает время создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Так, например, с помощью автоматически генерируемых подсказок специалисты технического и нетехнического профилей смогут быстрее собирать и подготавливать необработанные данные. А текстовые отчеты, которые автоматически создаются и рассылаются с заданной пользователем частотой, ускорят обмен информацией ближе к концу цикла.

Дополненная аналитика — как следует из названия — не заменяет, а дополняет интеллект, интуицию и любопытство человека. Модели машинного обучения анализируют намерение и предпочтения человека, учитывая собранные со временем контекстуальные и поведенческие сигналы. Затем алгоритм предоставляет оптимальную аналитику и рекомендации, используя естественный язык. Итоговое решение все равно принимают люди.

Преимущества дополненной аналитики и соответствующих инструментов

Внедрение дополненной аналитики может быть лишь первым шагом для вашей компании, но он того стоит. Ниже описаны преимущества инструментов дополненной бизнес-аналитики.

• Принятие оптимальных решений. Дополненная аналитика дает сотрудникам компаний больший контроль над анализом данных и помогает получать практические сведения. Определенные метрики, ключевые показатели эффективности (КПЭ) и прочие сведения собираются на настраиваемых информационных панелях или в отчетах, что упрощает анализ сложных данных. А аналитический сторителлинг помогает представлять сведения на естественном языке, дополнив их графиками и диаграммами.
• Равная доступность данных. Когда к аналитике приобщаются сотрудники из разных отделов, общая грамотность работы с данными растет. Со временем меняется культура организации. Все больше команд начинают благополучно обращаться к данным и использовать их в совместной работе для создания бизнес-ценности.
• Ускоренная подготовка данных. Дополненная подготовка данных оптимизирует создание наборов данных, которые нужны для разработки, тестирования и обучения моделей машинного обучения. Рекомендации, созданные с учетом требований проекта, будут помогать пользователям выбирать, объединять, очищать, форматировать и обогащать наборы данных, а также находить новые сведения для дальнейшей оптимизации моделей машинного обучения.
• Снижение аналитического смещения. Смещение, вызванное неполнотой наборов данных, ложными предположениями и нехваткой контекста, снижает точность и достоверность результатов. Минимизировать смещение помогают ML-алгоритмы анализа больших объемов данных и автоматизированные рабочие процессы, которые уменьшают количество ошибок со стороны человека.
• Экономия времени и денег. Команды по обработке и анализу данных могут выполнять вручную меньше процессов. Это повышает продуктивность специалистов и позволяет им предоставлять больше ресурсов для высокоуровневых инициатив с использованием аналитики. А поскольку сотрудники компаний становятся более грамотными в работе с данными, они смогут выполнять простые аналитические проекты, а специалисты по обработке и анализу данных — более сложные.

Сложности внедрения дополненной аналитики

Дополненная аналитика — неотъемлемая часть многих корпоративных решений для бизнес-аналитики. Инструменты дополненной аналитики используют ИИ-технологии, но они не вытесняют человека.

Ваша компания должна быть готова устранить трудности, которые замедляют внедрение дополненной реальности. Эти трудности описаны ниже.

• Заблуждения об ИИ. Некоторые сотрудники боятся, что ИИ-технологии заменят их. Открыто поговорите с сотрудниками и объясните, что у ИИ есть свои ограничения. Дополненная аналитика не представляет ценности без участия человека и применения профессиональных знаний.
• Низкая грамотность работы с данными. Проводите семинары и приглашайте наставников, чтобы помочь сотрудникам набраться уверенности в вопросах аналитики. Знакомьте пользователей с основными понятиями и фразами из области данных. Объясняйте, как анализировать данные с пользой для команды и компании. Рассказывайте об успешных проектах с использованием дополненной аналитики.
• Неэффективное управление данными и моделями. Обучайте ML-модели на основе исчерпывающих и актуальных данных без ошибок или смещения. Регулярно обновляйте алгоритмы, чтобы работать с более новыми данными. Благодаря качественным данным и надежным моделям пользователи будут доверять инструментам и создавать с их помощью актуальную и точную аналитику.
• Неактуальные результаты. Покажите пользователям, как создавать данные, которые будут представлять ценность для их ролей и обязанностей. В противном случае среди сотрудников будет нарастать недовольство и они будут тратить время на отсеивание неактуальных результатов.
• Нехватка вычислительной мощности и недостаточная масштабируемость. Увеличение объема информации и количества требований к обработке может повлиять на время получения результатов. Все зависит от ваших ИТ-возможностей.

Интеграция дополненной аналитики для успешного развития бизнеса

Способность быстро получать аналитику крайне важна для формирования и поддержания конкурентного преимущества вашей компанией. Получение содержательной аналитики в краткие строки еще важнее. Инструменты дополненной аналитики помогают специалистам вовремя создавать нужную информацию.

Дополненная бизнес-аналитика позволяет работать с данными посредством персонализированных словесных взаимодействий. С их помощью сотрудники могут всесторонне изучать данные и получать аналитику, которая будет представлять ценность для их ролей. А сочетая дополненную аналитику с инструментами бизнес-аналитики, сотрудники будут получать более четкое представление о событиях и тенденциях. Они смогут планировать действия заранее, а не реагировать по факту.

Быстрый и точный анализ данных позволяет организациям принимать взвешенные решения и создавать более эффективные стратегии. Со временем их показатели роста идут вверх, а доход увеличивается.